Python 实现累计统计
时间: 2023-08-27 21:55:36 浏览: 126
可以使用Python的循环结构和累加变量来实现累计统计。以下是一个示例代码,用于计算给定列表中所有元素的累计和:
```python
def cumulative_sum(numbers):
total = 0
cumulative_sums = []
for num in numbers:
total += num
cumulative_sums.append(total)
return cumulative_sums
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = cumulative_sum(numbers)
print(result)
```
运行以上代码,输出结果为 `[1, 3, 6, 10, 15]`,即给定列表中每个元素与它前面所有元素的和。
你也可以根据具体需求进行修改,例如计算累计乘积、累计平均值等。只需要在循环中适当修改累加的逻辑即可。
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python实现插队算法
插队算法是一种常用的调度算法,它可以使短作业尽快完成,从而提高系统吞吐量和响应时间。下面是一个简单的Python实现:
```python
class Job:
def __init__(self, name, arrive_time, service_time):
self.name = name
self.arrive_time = arrive_time
self.service_time = service_time
def __str__(self):
return f"{self.name} ({self.arrive_time}, {self.service_time})"
def sjf(job_list):
job_queue = []
current_time = 0
total_wait_time = 0
total_turnaround_time = 0
for job in job_list:
while job.arrive_time > current_time:
if job_queue:
current_job = job_queue.pop(0)
total_wait_time += current_time - current_job.arrive_time
total_turnaround_time += current_time - current_job.arrive_time + current_job.service_time
current_time += current_job.service_time
else:
current_time = job.arrive_time
job_queue.append(job)
job_queue.sort(key=lambda x: x.service_time)
while job_queue:
current_job = job_queue.pop(0)
total_wait_time += current_time - current_job.arrive_time
total_turnaround_time += current_time - current_job.arrive_time + current_job.service_time
current_time += current_job.service_time
n = len(job_list)
print(f"Average wait time: {total_wait_time / n:.2f}")
print(f"Average turnaround time: {total_turnaround_time / n:.2f}")
if __name__ == '__main__':
job_list = [
Job('A', 0, 5),
Job('B', 1, 3),
Job('C', 2, 1),
Job('D', 3, 2),
]
sjf(job_list)
```
在这个实现中,我们定义了一个`Job`类来表示作业,其中包含作业名称、到达时间和服务时间。我们还定义了一个`sjf`函数来实现插队算法。首先,我们将作业按照到达时间排序,然后遍历作业列表,将到达时间小于当前时间的作业加入作业队列。如果队列不为空,我们就从队列中取出服务时间最短的作业并执行,同时累计等待时间和周转时间。最后,我们统计所有作业的平均等待时间和平均周转时间。
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具体的步骤如下:
1. 读取文件:使用Python的文件读取功能,将文件中的内容读取到一个变量中。
2. 词频统计:通过遍历所读取的文件内容,对关键词进行累计统计,并排除一些不需要统计的字符或词语,比如标点符号、空格等。
3. 生成词云图:根据词频统计的结果,使用Python中的词云生成工具,将词频高的关键词以图形化的方式展示出来。
4. 输出结果:将词频统计和词云图的结果进行输出,可以以列表或其他形式展示出来。
通过以上步骤,你可以使用Python快速生成关键词-词频统计-词云生成的功能,并提升相似事务的处理效率。这是一种基本的数据分析技能,只需要Python的基本运行环境即可实现,无需其他软件或工具,且搭建成功后可重复利用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [利用Python进行词频统计并生成词云——以京东商城iphone13购物评论为例](https://blog.csdn.net/hiroyuu008/article/details/123545702)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python绘制词云图并统计词频](https://blog.csdn.net/guihunkun/article/details/118457526)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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